RSPapers: um software de sistema de recomendações para artigos científicos

• Autor(a) principal: Teobaldo, Michel José
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/30992
• topic: Interação humano-computador; Sistema computacional interativo; Sistema de recomendação,; Sistema de recomendação; Mineração de dados (Computação); Artigo de periódico

Atualmente, existe uma alta demanda para estudo detalhado sobre trabalhos acadêmicos. Com a quantidade crescente de pesquisadores que geram constantemente novos conhecimentos, essa pesquisa pelos artigos se torna extremamente onerosa da maneira que é feita, de forma manual e aleatória. Tendo isto como foco, neste trabalho iremos propor o RSPapers, um software de sistema de recomendação para artigos científicos, onde o usuário consegue limitar sua pesquisa aplicando filtros para encontrar artigos que satisfação suas necessidades. Neste momento os artigos são extraídos do SCOPUS através de web-scraping e inserido no RSPapers. O software realiza uma ordenação através de um sistema de recomendações, visando auxiliar o pesquisador nessa tarefa e possibilita a separação dos artigos encontrados entre artigos de interesses e artigos irrelevantes. Através dessa separação o programa é capaz de oferecer recomendações e reordenar a lista usando como base a similaridade com os artigos selecionados. Foram aplicadas técnicas de IHC para conseguir otimizar o desenvolvimento desse software ao longo do projeto e oferecer uma interface intuitiva. Testes foram feitos juntos a especialistas e a usuários de diferentes domínios de área e nesses testes foram recebidos feedback quanto a eficiência do software